Анализ данных

1. Белорусский

1.1 Подготовка

Ставим пакет:

library(tidyverse); library(MASS)

Загружаем данные, переименовываем переменные, убираем NA, там где они на самом деле не NA, создаем новую переменную endings, принимающей значение “a”, “u” или “both”:

by <- read_tsv("../data/final_by.csv")
by %>% 
  mutate(ending = ifelse(`-a` == "+" & `-u` == "+", "both", `-a`),
         ending = ifelse(ending == "+", "a", ending),
         ending = ifelse(ending == "-", "u", ending)) %>% 
  mutate(cons.cluster = ifelse(is.na(`last cons. cluster`), "V", `last cons. cluster`)) %>% 
  mutate(suffix = ifelse(is.na(suffix), "-", suffix)) %>% 
  mutate(all_vowels = `all vowels`) %>% 
  mutate(last_vowel = `last vowel`) -> 
  by
by <- by[, -c(2, 3, 5:7)]
str(by)

1.2 Визуализация

Параметров много. Чтобы не смотреть на все сразу можно попробовать сделать MCA.

by[] <- lapply(by, factor) # convert all variables to factor
MCA <- mca(by[, -c(1, 4, 6)])
by_MCA <- cbind(by, MCA$rs)
write_tsv(by_MCA, "../data/by_MCA.tsv")

by_MCA %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = ending))+
  geom_point(data = by_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse(show.legend = F)+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для белорусского языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

Данный график представляет собой MCA, произведенный на основе всех параметров в белорусских данных. Данные разделены на три группы по типу окончанию. Серым фоном обозначены все данные вместе. Как видно, данные не делятся на кластеры, а скорее делятся на похожие группы, с одинаковым центром и немножко разными перифериями. Приэтом разброс точек относительно центра несколько отличается в группе, члены которой принимают оба типа окончания. На основании данной визуализации мы можем сделать вывод, о том, что выбранные параметры не очень-то и различают группы слов, принимающие разные окончания. Все что остается анализировать — отдельные тренды внутри каждого из параметров.

Перебрав разные модели, мы обнаружили, что основным параметром, отвечающим за расположение в новых осях является последний гласный:

by_MCA %>% 
    ggplot(aes(`1`, `2`, color = ending, label = last_vowel))+
  geom_text(data = by_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_text(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse(show.legend = F)+
  facet_grid(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для белорусского языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров, буква обозначает коненый гласный")

Таким образом мы обнаруживаем некоторые тренды:

by_MCA %>%
  count(last_vowel, ending) %>% 
  ggplot(aes(ending, last_vowel, size = 2*n))+
  geom_point(aes(size = n), alpha=0.8, color="darkblue", show.legend =FALSE) +
  geom_text(aes(label = n), color="white", size = 4) +
  scale_size(range = c(4,16)) +
  theme_bw()

  labs(x = "аудио стимулы",
       y = "видео стимулы",
       title = "Результаты сгрупированные по ответу и полу")

## $x
## [1] "аудио стимулы"
## 
## $y
## [1] "видео стимулы"
## 
## $title
## [1] "Результаты сгрупированные по ответу и полу"
## 
## attr(,"class")
## [1] "labels"

2. Чешский

cs <- read_delim("../data/final_cs.csv", "\t", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
cs %>% 
  mutate(ending = ifelse(`-a` == "+" & `-u` == "+", "both", `-a`),
         ending = ifelse(ending == "+", "a", ending),
         ending = ifelse(ending == "-", "u", ending)) %>% 
  mutate(cons.cluster = ifelse(is.na(`last cons. cluster`), "V", `last cons. cluster`)) %>% 
  mutate(suffix = ifelse(is.na(suffix), "-", suffix)) %>% 
  mutate(all_vowels = `all vowels`) %>% 
  mutate(last_vowel = `last vowel`) ->
  cs
cs <- cs[, -c(2, 3, 5:7)]
cs[] <- lapply(cs, factor) # convert all variables to factor
MCA <- mca(cs[, -c(1, 4, 6)])
cs_MCA <- cbind(cs, MCA$rs)
write_tsv(cs_MCA, "../data/cs_MCA.tsv")

cs_MCA %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = ending))+
  geom_point(data = cs_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse(show.legend = F)+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для чешского языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

Здесь видно, что и слов с окончанием -a и слов, допускающих оба окончания, достаточно мало и все они в центре. Так что какие-то тренды здесь выбранные параметры не выделяют.

3. Словацкий

sk <- read_delim("../data/final_sk.csv", "\t", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
sk %>% 
  mutate(ending = ifelse(`-a` == "+" & `-u` == "+", "both", `-a`),
         ending = ifelse(ending == "+", "a", ending),
         ending = ifelse(ending == "-", "u", ending)) %>% 
  mutate(cons.cluster = ifelse(is.na(`last cons. cluster`), "V", `last cons. cluster`)) %>% 
  mutate(suffix = ifelse(is.na(suffix), "-", suffix)) %>% 
  mutate(all_vowels = `all vowels`) %>% 
  mutate(last_vowel = `last vowel`) ->
  sk
sk <- sk[, -c(2, 3, 5:7)]
sk[] <- lapply(sk, factor) # convert all variables to factor
MCA <- mca(sk[, -c(1, 4, 6)])
sk_MCA <- cbind(sk, MCA$rs)
write_tsv(sk_MCA, "../data/sk_MCA.tsv")

sk_MCA %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = ending))+
  geom_point(data = sk_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse(show.legend = F)+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для славацкого языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

Видно, что есть некоторые кластеры, в которых встречаются лишь слова с окончанием -a. Например, кластер, находящийся выше горизонтали 0.005 или на вертикали -0.005. Перебрав разные модели, мы обнаружили, что основным параметром, отвечающим за расположение в новых осях является тип суффикса (и связанный с ним тип конечный согласного):

sk_MCA %>% 
  filter(grepl("ec", suffix) |
           grepl("ík", suffix) | 
           grepl("ček", suffix) ) %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = suffix))+
  geom_point(data = sk_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse()+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для славацкого языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

## Warning in MASS::cov.trob(data[, vars]): Probable convergence failure

На данном графике показаны суффиксы, которые встречаются только с окончанием -a.

4. Русский

ru <- read_delim("../data/final_ru.csv", "\t", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
ru %>% 
  mutate(ending = ifelse(`-a` == "+" & `-u` == "+", "both", `-a`),
         ending = ifelse(ending == "+", "a", ending),
         ending = ifelse(ending == "-", "u", ending)) %>% 
  mutate(cons.cluster = ifelse(is.na(`last cons. cluster`), "V", `last cons. cluster`)) %>% 
  mutate(suffix = ifelse(is.na(suffix), "-", suffix)) %>% 
  mutate(all_vowels = `all vowels`) %>% 
  mutate(last_vowel = `last vowel`) ->
  ru
ru <- ru[, -c(2, 3, 5:7)]
ru[] <- lapply(ru, factor) # convert all variables to factor
MCA <- mca(ru[, -c(1, 4, 6)])
ru_MCA <- cbind(ru, MCA$rs)
write_tsv(ru_MCA, "../data/ru_MCA.tsv")

ru_MCA %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = ending))+
  geom_point(data = ru_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse(show.legend = F)+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для русского языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

В русском языке рассмтриваемые параметры не кластеризуют данные. Все слова находятся в одном и том же ядре и отличаются лишь количеством.

5. Украинский

ua <- read_delim("../data/final_ua.csv", "\t", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
ua %>% 
  mutate(ending = ifelse(`-a` == "+" & `-u` == "+", "both", `-a`),
         ending = ifelse(ending == "+", "a", ending),
         ending = ifelse(ending == "-", "u", ending)) %>% 
  mutate(cons.cluster = ifelse(is.na(`last cons. cluster`), "V", `last cons. cluster`)) %>% 
  mutate(suffix = ifelse(is.na(suffix), "-", suffix)) %>% 
  mutate(all_vowels = `all vowels`) %>% 
  mutate(last_vowel = `last vowel`) ->
  ua
ua <- ua[, -c(2, 3, 5:7)]
ua[] <- lapply(ua, factor) # convert all variables to factor
MCA <- mca(ua[, -c(1, 4, 6)])
ua_MCA <- cbind(ua, MCA$rs)
write_tsv(ua_MCA, "../data/ua_MCA.tsv")

ua_MCA %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = ending))+
  geom_point(data = ua_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse(show.legend = F)+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для украинского языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

В целом украинские данные выглядят достаточно монолитно. Отличие видно лишь в кластере, который находиться правее вертикали 0.005. Перебрав разные модели, мы обнаружили, что основным параметром, отвечающим за это отделение является тип суффикса (и свазанный с ним параметр конечного кластера согласного). Если быть точнее, то все суффиксы заканчивающиеся на iзм/изм и т. п.

ua_MCA %>% 
  filter(grepl("зм", suffix)) %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = suffix))+
  geom_point(data = ua_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse()+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для украинского языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

6. Польский

pl <- read_delim("../data/final_pl.csv", "\t", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
pl %>% 
  mutate(ending = ifelse(`-a` == "+" & `-u` == "+", "both", `-a`),
         ending = ifelse(ending == "+", "a", ending),
         ending = ifelse(ending == "-", "u", ending)) %>% 
  mutate(cons.cluster = ifelse(is.na(`last cons. cluster`), "V", `last cons. cluster`)) %>% 
  mutate(suffix = ifelse(is.na(suffix), "-", suffix)) %>% 
  mutate(all_vowels = `all vowels`) %>% 
  mutate(last_vowel = `last vowel`) ->
  pl
pl <- pl[, -c(2, 3, 5:7)]
pl[] <- lapply(pl, factor) # convert all variables to factor
MCA <- mca(pl[, -c(1, 4, 6)])
pl_MCA <- cbind(pl, MCA$rs)
write_tsv(pl_MCA, "../data/pl_MCA.tsv")

pl_MCA %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = ending))+
  geom_point(data = pl_MCA[,-6], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25, show.legend = F)+
  stat_ellipse(show.legend = F)+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для польского языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

Польский материал показывает, что есть общий центральный кластер, а также есть кластеры, которые хорошо отличаются по окончанию: кластер -a выше горизонтали 0.002 и кластер -u левее вертикали -0.001. Перебрав разные модели, мы обнаружили, что основным параметром, отвечающим за это отделение является тип суффикса (и свазанный с ним параметр конечного кластера согласного). Однако наша классификация суффиксав была достаточно дробная. Если объединить (я это делал руками, Настя) все суффиксы в кластеры, то легко показать, что пространство польских слов делиться на центр, который не кластеризуется при помощи наших параметров, и переферию: в одном суффиксы типа i/yzm, которые требуют оконачания -u, в другом суффиксы типа -ec, которые требуют -a.

pl_MCA %>% 
  filter(hiper_suf == "i/yzm" |
           hiper_suf == "ec") %>% 
  ggplot(aes(`1`, `2`, color = hiper_suf))+
  geom_point(data = pl_MCA[,-7], color = "grey", alpha = 0.2)+
  geom_point(alpha = 0.25)+
#  stat_ellipse()+
  facet_wrap(~ending)+
  theme_bw()+
  labs(title = "MCA для славацкого языка",
       subtitle = "построено на основе всех параметров")

7. Заключение

Итого, наше исследование, показало:

• что формы родительного падежа в разных славянских языках ведут себя по-разному. В одних языках (чешском, русском) есть тенденция к унификации, в других языках одни слова тяготеют к одному окончанию -а, а другие к окончанию -u.

by_MCA %>% 
  group_by(ending) %>% 
  summarise(n = n()/nrow(by_MCA),
            lng = "белорусский") ->
  by_overall

pl_MCA %>% 
  group_by(ending) %>% 
  summarise(n = n()/nrow(pl_MCA),
            lng = "польский") ->
  pl_overall

ru_MCA %>% 
  group_by(ending) %>% 
  summarise(n = n()/nrow(ru_MCA),
            lng = "русский") ->
  ru_overall

ua_MCA %>% 
  group_by(ending) %>% 
  summarise(n = n()/nrow(ua_MCA),
            lng = "украинский") ->
  ua_overall

cs_MCA %>% 
  group_by(ending) %>% 
  summarise(n = n()/nrow(cs_MCA),
            lng = "чешский") ->
  cs_overall

sk_MCA %>% 
  group_by(ending) %>% 
  summarise(n = n()/nrow(sk_MCA),
            lng = "словацкий") ->
  sk_overall

rbind(pl_overall, sk_overall, ru_overall, cs_overall, by_overall, ua_overall) %>%
  ggplot(aes(ending, n, fill = ending))+
  geom_bar(stat = "identity")+
  facet_wrap(~lng)+
  labs(title = "Процентная доля слов с окончниями -a/-u",
       subtitle = "посчитано на основе каждого языка")+
  theme_bw()

• Как показало исследование MCA, выбранные нами параметры, не очень сильно позволяют дифференцировать слова с разными окончаниями. Однако в некоторых случаях некоторые суффиксы (и в случае белорусского — конечный глассный) позволяют выделить классы существительных, которые тяготеют к тому или иному окончанию. Морфологические параметры связаны и с другими параметрами: так, один из таких суффиксов -izm/-изм… привлекает за собой и параметр, отвечающий за конечный согласный и гласный, и семантический параметр, отвечающий за абстрактные существительные, так как именно такую семантику данный суффикс и имеет.
• Наше исследование позволило выделить некоторые значимые параметры, однако, возможно, найдется какой-то другой набор параметров, который будет лучше описывать служившееся в славянских языках.